論文の概要: AID: Attention Interpolation of Text-to-Image Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17924v2
• Date: Thu, 18 Apr 2024 05:11:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-19 20:20:09.189238
• Title: AID: Attention Interpolation of Text-to-Image Diffusion
• Title（参考訳）: AID:テキスト・画像拡散の注意補間
• Authors: Qiyuan He, Jinghao Wang, Ziwei Liu, Angela Yao,
• Abstract要約: AID(Attention Interpolation via Diffusion)という,トレーニング不要な手法を導入する。 AIDは補間された注意を自己注意と融合させ、忠実性を高める。 また,条件に依存した生成過程として,拡散による条件誘導注意補間(AID)も提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.87754163416241
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conditional diffusion models can create unseen images in various settings, aiding image interpolation. Interpolation in latent spaces is well-studied, but interpolation with specific conditions like text or poses is less understood. Simple approaches, such as linear interpolation in the space of conditions, often result in images that lack consistency, smoothness, and fidelity. To that end, we introduce a novel training-free technique named Attention Interpolation via Diffusion (AID). Our key contributions include 1) proposing an inner/outer interpolated attention layer; 2) fusing the interpolated attention with self-attention to boost fidelity; and 3) applying beta distribution to selection to increase smoothness. We also present a variant, Prompt-guided Attention Interpolation via Diffusion (PAID), that considers interpolation as a condition-dependent generative process. This method enables the creation of new images with greater consistency, smoothness, and efficiency, and offers control over the exact path of interpolation. Our approach demonstrates effectiveness for conceptual and spatial interpolation. Code and demo are available at https://github.com/QY-H00/attention-interpolation-diffusion.
• Abstract（参考訳）: 条件付き拡散モデルは、様々な設定で見えない画像を生成し、画像補間を支援する。 潜在空間における補間はよく研究されているが、テキストやポーズといった特定の条件との補間は理解されていない。 条件空間における線形補間のような単純なアプローチは、一貫性、滑らかさ、忠実さに欠けるイメージをもたらすことが多い。 そこで本研究では,Diffusion (AID) による注意補間(Attention Interpolation) という,新たなトレーニングフリー手法を提案する。 主な貢献は 1)インナー/インナー/インナー補間注意層の提案 2 補間された注意を自己注意と融合して忠実性を高めること。 3) 選別にベータ分布を適用して滑らかさを高めた。 また,Pmpt-Guided Attention Interpolation via Diffusion (PAID) を条件依存型生成プロセスとして検討した。 この方法では、一貫性、滑らか性、効率性が向上した新しい画像の作成が可能であり、補間の正確な経路を制御できる。 提案手法は,概念的および空間的補間の有効性を示す。 コードとデモはhttps://github.com/QY-H00/attention-interpolation-diffusionで公開されている。

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